TensorFlow-GPU版本是专为NVIDIA GPU设计的,可利用GPU的计算能力,加快深度学习模型的训练和推断速度。以下是TensorFlow-GPU版本的下载链接:https://www.tensorflow.org/install/gpuTensorFlow-GPU版本的主要优势如下: 高效的GPU利用率:TensorFlow-GPU版本能够高效地利用NVIDIA GPU的计算能力,大幅度提升深度学习模型的训练和...
tensorflow分为cpu版和gpu版,我这里安装的是cpu版本,因为tensorflow不支持我的GPU!想要安装GPU版的tensorflow,还需安装CUDA和cuDNN,在这里就不详细介绍安装方法,但如果你想知道tensorflow是否支持你的显卡,可以通过下面的网址查看支持 CUDA的GPU卡: https://developer.nvidia.com/cuda-gpus 1. 等待安装完成后,我们验证...
这两条命令执行结束之后,其实tensorflow2.1.0已经安装完成了,不过在Pycharm中会提示未配置GPU的问题。 tensorflow GPU配置 这是官方给出的一套准备流程,其中CUDA® 工具包和cuDNN SDK需要我们额外安装,第三项会默认安装的,如果你的显卡驱动版本过低也需要自己进行更新。 CUDA® 工具包的获取:【官网下载地址】 这里...
下载地址:https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/tensorflow-gpu/
打开官网的如下链接:https://tensorflow.google.cn/install/gpu即可看到需要预先安装的软件。 Microsoft Visual C++ 2015 Redistributable# 在tensorflow指定的官网下载,安装即可。如果电脑中存在Microsoft Visual C++ 2017 Redistributable可以跳过这里的安装。 cuda的安装# ...
首先去官网找到你所需要的tensorflow版本,这里以GPU的tensorflow2.11.0为例子。(当然CPU更为简单,就几条命令就好了) 官网链接如下: https://tensorflow.google.cn/install/source#linux 这里有个细节,在官网中浏览时要切换成英文模式,中文模式下很多版本信息还没有更新过来。
sudo pip install--upgrade https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/tensorflow/linux/gpu/tensorflow-1.7.0-cp36-none-linux_x86_64.whl 注意事项: 如果直接运行官网给的代码,网速可能很慢,毕竟是外国的网站。所以,我们不从官网下,去清华大学开源软件镜像站下载tensorflow.方法如下: ...
如果显示GPU的相关信息,则说明安装成功 安装cuDNN 1、 官网下载cuDNN(需要注册以及填表) 网址:https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download 2、 解压文件 tar –zxvf cudnn-9.0-linux-x64-v7.tgz 3、 复制文件 sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include/ ...
TensorFlow 官网:https://www.tensorflow.org/ 2. TensorFlow 安装 2.1 注意事项: ① Python 必须为 64 位版本 3.6+:下载地址: ② 终端pip命令安装 安装仅支持 CPU 的 TensorFlow 版本,请输入以下命令: pip3 install --upgrade tensorflow 要安装 GPU 版本的 TensorFlow,请输入以下命令: ...
1、首先下载Anaconda+Python3.7的版本 https://www.anaconda.com/distribution/ 2、下载后直接参考tensorflow官网的说明 不要相信来路不明的教学啦QQ乖乖照着官网做才是最准的!!! 我们需要做的事情有: 确认GPU驱动有更新 CUDA@Tookit 10.1安装 cuDNN SDK 5.1(forCUDA 10.1)安装 ...